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GCRI · Biodiversity Nexus

生物多様性のための地球観測

Satellites observe forests, wetlands, coasts and the ocean surface repeatedly and across borders, which field surveys cannot. Earth observation maps ecosystem extent, change and some aspects of condition, and it gives a consistent record for places where no one monitors on the ground.

02申請

What earth observation and remote sensing does here.

Earth observation and remote sensing gather information about the Earth’s surface and atmosphere from airborne and spaceborne sensors. They provide consistent, repeatable measurements over areas that are hard to monitor on the ground. In biodiversity and nature, climate and hazards and oceans and coasts, earth observation maps exposure, damage and environmental change across borders and sectors. It supports rapid assessment after disasters and long-term monitoring of risk drivers. The canonical description is on STEM Commons.

Forest loss and disturbance alerts

Landsat, Sentinel-2 and Sentinel-1 time series are classified to map annual loss and near-real-time disturbance, with radar used where cloud blocks optical sensors.

Wetland and mangrove dynamics

Radar and optical time series track flooding regimes, wetland extent and mangrove change, separating seasonal variation from conversion.

Vegetation structure and condition

Spaceborne lidar and radar estimate canopy height and biomass, and spectral indices track phenology and stress as proxies for ecosystem condition.

03地理

アマゾン川流域の生息地の状態。

Land cover, vegetation and plant growth over the Amazon Basin, from NASA GIBS. Each layer carries its own date.

インタラクティブマップにはJavaScriptが必要です。レイヤー一覧と出典は以下にあります。

レイヤー 3

このページの生息地の状態

このレイヤーについて
エビデンス
モデル化(GIBS が公開する最新年)
出典
MODIS Terra and Aqua 土地被覆(MCD12Q1)(NASA LP DAAC)
提供者
NASA LP DAAC
ライセンス
NASA オープンデータ
年次
年次、衛星分類、GIBS が公開する最新年
ビルド時点で最新
2024-01-01
解決
約 500 m メッシュ
不確実性
表示年の衛星土地被覆区分で、耕作地を含みます。既知の誤差を伴う分類であり、農地台帳ではありません。
到達経路
gibs.earthdata.nasa.gov(ライブ地図を許可した後にのみ)
このレイヤーについて
エビデンス
観測(雲により欠測あり)
出典
MODIS Terra EVI(NASA LANCE)
提供者
NASA LANCE
ライセンス
NASA オープンデータ
年次
日次、衛星指標、雲により欠測あり
ビルド時点で最新
2026-10-13
解決
約 250 m メッシュ
不確実性
表示日までの 8 日間の衛星植生指数で、生息環境の状態を示す指標です。種や生物多様性の尺度ではありません。
到達経路
gibs.earthdata.nasa.gov(ライブ地図を許可した後にのみ)
このレイヤーについて
エビデンス
観測
出典
VIIRS NOAA-20 補正反射率(NASA LANCE)
提供者
NASA LANCE
ライセンス
NASA オープンデータ
年次
日次、衛星画像
ビルド時点で最新
2026-10-14
解決
約 250 m メッシュ
不確実性
衛星画像です。衛星またはモデルのラスターを、提供者が公開したままの形で示します。雲、観測幅の隙間、取得誤差により欠測やノイズが生じるため、値は指標であり、ある場所での測定値ではありません。
到達経路
gibs.earthdata.nasa.gov(ライブ地図を許可した後にのみ)
このレイヤーについて
エビデンス
観測(雲と通過時刻により欠測あり)
出典
VIIRS NOAA-20 375 m(FIRMS)(NASA LANCE FIRMS)
提供者
NASA LANCE FIRMS
ライセンス
NASA オープンデータ
年次
日次、衛星による検出、雲と通過時刻により欠測あり
ビルド時点で最新
2026-10-13
解決
約 500 m メッシュ
不確実性
表示日の衛星によるホットスポット検出で、ガスフレアや産業排熱を含みます。確認された火災、事故報告、警報ではありません。
到達経路
gibs.earthdata.nasa.gov(ライブ地図を許可した後にのみ)
このレイヤーについて
エビデンス
モデル化(GIBS が公開する最新の 8 日間)
出典
MODIS Aqua GPP(MYD17)(NASA LP DAAC)
提供者
NASA LP DAAC
ライセンス
NASA オープンデータ
年次
8 日、衛星駆動モデル、GIBS が公開する最新の 8 日間
ビルド時点で最新
2026-09-30
解決
約 500 m メッシュ
不確実性
表示期間の 8 日間に植物が取り込んだ炭素のモデル推定値で、成長の指標です。収穫量や生産量ではありません。
到達経路
gibs.earthdata.nasa.gov(ライブ地図を許可した後にのみ)
このレイヤーについて
エビデンス
推定
出典
世界人口グリッド v4.11(NASA SEDAC(CIESIN、コロンビア大学))
提供者
NASA SEDAC(CIESIN、コロンビア大学)
ライセンス
CC BY 4.0
年次
null。国勢調査に基づく推計値、静的(2020 年)
解決
約 1 km メッシュ
不確実性
2020 年の 1 平方キロメートル当たりの人口の国勢調査に基づく推定値で、エクスポージャーの文脈として示します。いずれかのハザードの影響を受けた人数ではありません。
到達経路
gibs.earthdata.nasa.gov(ライブ地図を許可した後にのみ)

最新の利用可能データ

NASA GIBS / EOSDIS · ASTER GDEM(METI、NASA)· Blue Marble(NASA)· © OpenStreetMap 貢献者(ODbL)· Natural Earth

最新のNASA画像を読み込んでいます。

ドラッグで移動。Ctrlまたは⌘を押しながらスクロール、ピンチ、またはボタンでズーム。ポインター下の値はホバーで表示。リセットで地域表示に戻ります。

アマゾン川流域を枠組みとした生息地の状態。NASA が公開するままの衛星およびモデルのプロダクトで、それぞれに固有の日付があります。指標であり、特定の場所の評価ではありません。

データ:NASA GIBS・ASTER GDEM・Blue Marble・ © OpenStreetMap 寄稿者 ・Natural Earth・NASA EONET・NASA JPL OPERA DIST-ALERT情報源とライセンス

  • We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS). Colours redrawn from the published colour map; values averaged into hexagonal cells where shown (modified). NASA オープンデータ
  • We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS). Colours redrawn from the published colour map; values averaged into hexagonal cells where shown (modified). NASA オープンデータ
  • MODIS 陸域プロダクト(植生指数、総一次生産、土地被覆)、NASA LP DAAC と LANCE。画像は NASA GIBS 経由。色は公開カラーマップから再描画し、表示箇所では値を六角形セルに平均化しています(改変)。 NASA オープンデータ
  • VIIRS 準リアルタイム・プロダクト(洪水、地表面温度、積雪被覆、補正反射率)、NASA LANCE。画像は NASA GIBS 経由。色は公開カラーマップから再描画し、表示箇所では値を六角形セルに平均化しています(改変)。 NASA オープンデータ
  • NASA 資源管理のための火災情報システム(FIRMS)、VIIRS 375 m アクティブ・ファイア・プロダクト、NASA LANCE。ベクタータイルは NASA GIBS 経由。色は公開カラーマップから再描画し、表示箇所では値を六角形セルに平均化しています(改変)。 NASA オープンデータ
  • Center for International Earth Science Information Network (CIESIN), Columbia University. 2018. Gridded Population of the World, Version 4 (GPWv4): Population Density, Revision 11. NASA Socioeconomic Data and Applications Center (SEDAC). CC BY 4.0 でライセンス。色は公開カラーマップから再描画し、表示箇所では値を六角形セルに平均化しています(改変)。 doi:10.7927/H49C6VHW. CC BY 4.0
  • ASTER GDEM は METI と NASA のプロダクトです(ASTER Global Digital Elevation Model V003、NASA LP DAAC)。画像は NASA GIBS 経由。色は公開カラーマップから再描画し、表示箇所では値を六角形セルに平均化しています(改変)。引用:NASA/METI/AIST/Japan Spacesystems and U.S./Japan ASTER Science Team (2019). ASTER Global Digital Elevation Model V003. doi:10.5067/ASTER/ASTGTM.003. NASA オープンデータ
  • Natural Earthを使用して作成。無料のベクターおよびラスター地図データ @ naturalearthdata.com。 パブリックドメイン
  • © OpenStreetMap 貢献者(ODbL)、NASA GIBS 経由(海岸線、境界、道路、地名)。色は公開カラーマップから再描画し、表示箇所では値を六角形セルに平均化しています(改変)。 ODbL
  • Blue Marble、NASA Earth Observatory。画像は NASA GIBS 経由。色は公開カラーマップから再描画し、表示箇所では値を六角形セルに平均化しています(改変)。 NASA オープンデータ
  • 地球儀と平面地図の背景情報:NASA GIBS参照レイヤーによる海岸線、境界、道路、地名(OpenStreetMapデータ、ODbL、© OpenStreetMap contributors)。オプションのベースとしてBlue Marble画像。ASTER GDEM標高カラー指数による3D地形と標高の読み取り(5 mから200 mの階級、判読しやすいよう誇張)。境界は公表されたとおりに描画しており、いかなる領域に関する立場を示すものでもありません。
  • ライブイベント:NASA Earth Observatory Natural Event Tracker(EONET)。イベントは参考情報であり、元の出典へのリンクを保持しています。
  • ライブ:NASA EONET。イベントは参考情報であり、当局の警報ではありません。
  • Observed (EO): NASA JPL OPERA DIST-ALERT (contains modified Copernicus Sentinel data 2026). We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS).
  • NASA GIBS: We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS).
  • 任意レイヤー(レイヤー一覧に 6 つのソース:ライブ、予報、観測、背景)は、オンにすると地図上とここに提供元のクレジットを表示します。予報はモデル出力であり、派生指数は推定値です。

レイヤーと日付

  • 土地被覆タイプ(IGBP)、年次:MODIS Terra and Aqua 土地被覆(MCD12Q1)、NASA LP DAAC・ 2024
  • 強化植生指数、移動 8 日:MODIS Terra EVI、NASA LANCE · 2026年10月13日
  • トゥルーカラー:VIIRS NOAA-20 補正反射率、NASA LANCE・ 2026年10月13日
  • 活動火災と熱異常:VIIRS NOAA-20 375 m(FIRMS)、NASA LANCE FIRMS · 2026年10月13日
  • 総一次生産、8 日合計:MODIS Aqua GPP(MYD17)、NASA LP DAAC · 2026 年 9 月 30 日
  • 人口密度、2020年:人口:CIESIN, Columbia University, Gridded Population of the World v4.11 (2018), NASA SEDAC, CC BY 4.0 · 静的

04データ

手法が使用するもの。

Datasets and records used by earth observation and remote sensing on this platform, with the role each plays and the label its values carry. Sources are listed in 出典の登録簿.

データ役割ラベル
Landsat and Sentinel-2 optical imageryLand cover and change観測
Sentinel-1 and ALOS PALSAR radarForest and wetland mapping through cloud観測
GEDI spaceborne lidarCanopy height and structure観測
Copernicus Marine ocean colour and temperatureMarine productivity and heat stress観測
ESA WorldCoverLand cover baselineモデル化
05監視

Earth observation run.

この手法を追跡するためにチームが使う画面:その指標、状態、決定。名前は例であり、値はイメージです。

Earth observation run

Biodiversity · Earth observation for biodiversity · Run R-8579

Scene processingGCRI・Biodiversity Nexus

Acquisition

revisit and swath

SAT-1SAT-2SAT-3SAT-4対象地域上の観測幅N

精度評価

stratified sample

水919796
Cropland8987287
Built-up8279124
Forest9188103

Processing chain

  1. 取得するL1
  2. Calibrateradiometric
  3. 訂正atmospheric
  4. Maskcloud · shadow
  5. Classify地球観測
  6. 検証するground truth
Earth observation run: the screen’s structure, terms and states for Biodiversity.例示の名称と説明用の値です。設計であり、記録でも稼働中のシステムでもありません。
06検証

結果の確認方法。

Products are assessed against ground reference data using accuracy matrices and independent samples. Cross-calibration between sensors checks consistency over time.

確認実施方法
Accuracy assessment with area estimationMaps are scored against a probability sample of reference points, and areas are adjusted for classification error
Cross-sensor consistencyTrends are checked across sensors and processing versions before they are reported
Field calibrationStructure and condition proxies are calibrated against inventory plots
Coverage reportingCloud, revisit gaps and missing scenes are reported as no data, not as no change

Clouds, revisit gaps and mixed pixels limit what can be observed. Changes in sensors and processing can create artificial trends.

07ツインとカスケードのシミュレーター

Model earth observation for biodiversity as a system. Run the cascade.

Assembled from the Nexus Standards area profile 生物多様性・自然リスクの標準: the hazards it names, the システム and sectors that carry the loss, the controls that dampen it and the data that observe it. Choose the components, pick an initiating hazard and step through the cascade. The Map view places the run on an example geography with open data. Every coupling weight is a stated assumption you can change. A teaching model, not a forecast, an assessment or a certification. To model a place of your own choosing, open the full System Builder.

ハザード

  • 森林減少
  • 生物多様性の損失 (下流で誘発)
  • Soil erosion (下流で誘発)
  • Land-system change boundary transgression (set off downstream)
  • Amazon rainforest dieback (set off downstream)
  • Slope slide (set off downstream)
  • Flash flood (set off downstream)
  • Zoonotic spillover event (set off downstream)
  • 林野火災 (下流で誘発)
  • Emerging arbovirus outbreak (set off downstream)
  • Malaria resurgence (set off downstream)

管理策

  • NS-0 憲章と原則
  • NS-1 社会を動かし続ける UNI と成果物カタログ(文法 v0.2:分野、部門、地域、環境の区分)
  • NS-3 リスク記録の UNI(文法、旧体系との対照、割当権限)
  • NS-3b データセットとプロダクトのメタデータ・プロファイル(STAC、DCAT、PROV-O)
  • NS-5 図表・地図・可視化の標準(UI/UX キットと併用)
  • NS-9 文脈 UNI(展開、インスタンス、プログラム・インスタンス)
  • NS-11 検証とモニタリング(エビデンス、証明、ゼロトラストの適合性観測)
  • NRS-N5 生物多様性と自然のリスクとレジリエンス
  • NRS-H65 ハザード・ファミリー:プラネタリー・バウンダリーの逸脱(NHS-1 planet.boundary)
  • NRS-H27 ハザードファミリー:生物多様性と種へのストレス(NHS-1 eco.species)
  • NRS-H26 ハザード・ファミリー:土地と湿地の劣化(NHS-1 eco.land)
  • NRS-H28 ハザード分類:気候状態の移行(NHS-1 eco.climate-state)
  • NRS-H64 ハザード・ファミリー:生態系のレジーム・シフト(NHS-1 eco.regime-shift)

観測

  • GBIF occurrence API and downloads (listed for reference)
  • World Database on Protected and Conserved Areas (listed for reference)
  • Global Forest Watch tree cover loss (Hansen/UMD) and alerts (listed for reference)
  • ESA WorldCover 10 m land cover (listed for reference)
  • Copernicus Land Monitoring Service products (listed for reference)
  • レッドリスト指数
  • Forest area as a proportion of total land area
  • Proportion of important sites for terrestrial and freshwater biodiversity covered by protected areas

例示の地理

  • 太平洋島嶼国:150 の六角形セル
  • Vegetation disturbance alerts, 30 m (OPERA DIST-ALERT), NASA GIBS
  • 表層土壌水分(SMAP)、NASA GIBS
  • 今夜の夜間光と停電(VIIRS Day/Night Band)、NASA GIBS
  • 直近 30 分間の降雨強度(IMERG)、NASA GIBS
09部門の特徴

The sector signature of earth observation for biodiversity.

The sectors earth observation for biodiversity touches and how strongly they depend on each other: what a study has to observe and model together.

角を選択・線にカーソルを合わせる15 の関係のうち 6

署名

生物多様性とそのパートナー

生物多様性は食料に受粉と土壌(0.6)を、水に流域の調整(0.5)を、健康に人獣共通感染症の波及と医薬品(0.4)をもたらします。

W · E · I · F · H · B

セクター
4 全 6
関係
6 全 15
結合
0.46 全体に占める割合

作用している最も強い関係

  • Food → Biodiversity ・土地転換0.6
  • Water → Food ・灌漑0.8
  • Water → Biodiversity ・環境流量0.6
  • Food → Health ・栄養0.7
典型的な都市圏のための教育用の値であり、どの場所の測定値でもありません。結合度は、働いている関係の強さの合計を、全 15 の関係に対する割合で示したものです。
10スチュワードシップ

手法を維持する者。

宇宙と地球観測 stewards earth observation and remote sensing for the Consortium and reviews how it is applied across platforms.

11手法とエビデンス

How earth observation for biodiversity is modelled, measured and tested.

モデル、その仮定、データ、不確実性を、科学者やエンジニアが確認する形で示します。構造は公表された手法に従っています。描かれた値は例示であり、知見ではありません。

地球観測の連鎖

How a satellite or sensor record becomes evidence on earth observation for biodiversity, and where each step adds uncertainty.

  1. 01・取得軌道、センサー、再訪頻度不確実性:雲と軌道による欠測
  2. 02・較正放射量的および幾何学的不確実性:センサードリフト
  3. 03・訂正大気と地形不確実性:エアロゾルと斜面の前提
  4. 04・検索または分類変数またはクラス不確実性:モデルと学習の誤差
  5. 05・検証実測値との照合不確実性:標本設計と標本サイズ
  6. 06・公開誤差範囲と系譜つき不確実性:明示し、隠さない
CEOS の解析即応データの意味での処理連鎖で、各ステップは図を描く前にその不確実性を記録します。一般的な構造であり、結果ではありません。
FAIR 原則・GO FAIR と FORCE11W3C PROV・World Wide Web Consortium不確実性の一貫した扱いに関するガイダンス・IPCCCEOS 解析即応データ・地球観測衛星委員会
12接続済み

このページがコンソーシアム全体でどこへつながるか。

13プロセス

プロセスの進め方。

Process explorer · Process

Earth observation for biodiversity: Earth observation processing chain

9 steps4 段階1 gate

プロセス

Earth observation for biodiversity: Earth observation processing chain

Processing levels are mission specific; Sentinel-2 runs from Level-0 raw data to Level-2A, and CEOS Analysis Ready Data sets the minimum for analysis.

  1. 01 Ground segment

    1. 01取得する出典Sensors acquire optical or radar data. For Sentinel-2 the Level-0 product is raw image data in Instrument Source Packet format.
    2. 03Level-1 radiometric and geometric processingステップLevel-1B gives calibrated top-of-atmosphere radiance. Level-1C adds geometric corrections, including orthorectification, for reflectance.
  2. 02 Pre-processing

    1. 04Level-2 atmospheric correctionステップLevel-2A applies an atmospheric correction to the Level-1C orthoimage. Its main output is a surface reflectance product.
    2. 05Scene classification and masksステップLevel-2A includes scene classification, and Level-1C also makes cloud, cirrus and snow or ice masks. Quality flags travel with the product.
    3. 06分析可能なデータデータセットCEOS Analysis Ready Data meet minimum processing requirements and are organised for immediate analysis and interoperability.
  3. 03 Analytics

    1. 02Reference dataデータセットField samples or other independent reference data are used to check the product.
    2. 07Change analysisモデル化するClassification and time-series methods detect change in the analysis-ready data. The method is chosen by the analyst.
    3. 08検証するゲートThe product is compared with reference data and accuracy is reported, for example with a confusion matrix.
  4. 04 Delivery

    1. 09Product to the userDecision · Protected area authorityThe producer releases the product with its limits stated.

Neutral outline of a published external standard or method, from its issuing body. Not a record of operation. Nexus does not perform, certify or approve any step shown. A gate or decision belongs to the party the source names. Level-1B and Level-1C add corrections; Level-2A adds atmospheric correction and scene classification.

14質問

質問と回答。

What are the limits of earth observation and remote sensing in this field?
Clouds, revisit gaps and mixed pixels limit what can be observed. Changes in sensors and processing can create artificial trends.
結果はどのように確認されますか?
Products are assessed against ground reference data using accuracy matrices and independent samples. Cross-calibration between sensors checks consistency over time.
このページの値は実際のものですか?
The data names, roles and checks are real descriptions of practice. The canvas shows a design of the method’s use, not a run; no result is reported here.
この手法は他にどこで適用されていますか?
社会を動かし続ける 正式な手法のページ には、それを適用するすべてのプラットフォームが掲載されています。
報告書貢献する

このページからエビデンスを提供する。

報告書 is the Consortium’s quarterly publication. What you know about this subject can become evidence, a case or a correction in the next edition, credited to you and published under CC BY 4.0 where it is your own work.

GCRIBiodiversity Nexusグローバル部門のリスクとレジリエンスオブザーバトリー・シグナル
Biodiversity Nexus

手法、データセット、または問いを持ち込んでください。

情報提供と問い合わせは本日から受け付けています。問い合わせには参照番号が付き、次の手順が示されます。申請、支払い、計算資源の割り当て、登録は、担当チーム、規約、審査体制が整ってから開始します。